Algoritmos genéticos como estrategia de diseño en arquitectura

Este trabajo de investigación consiste en el desarrollo de una serie de Algoritmos Genéticos (AGs) aplicados a diferentes escalas arquitectónicas. El objetivo consiste en desarrollar una serie de AGs aplicados a la arquitectura para optimizar y proponer diseños. La selección natural de Darwin, plant...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Barrera Poblete, Carlos Ignacio de la
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2011
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:español
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/94774
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/94774
https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-94774
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Àrees temàtiques de la UPC::Arquitectura
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spelling Algoritmos genéticos como estrategia de diseño en arquitecturaBarrera Poblete, Carlos Ignacio de laÀrees temàtiques de la UPC::ArquitecturaEste trabajo de investigación consiste en el desarrollo de una serie de Algoritmos Genéticos (AGs) aplicados a diferentes escalas arquitectónicas. El objetivo consiste en desarrollar una serie de AGs aplicados a la arquitectura para optimizar y proponer diseños. La selección natural de Darwin, plantea que el medio ambiente puede favorecer o desfavorecer la reproducción de organismos dependiendo de sus características. Los descendientes de los organismos heredan parte de sus características y propiedades que determinan su adaptación al medio. Por lo tanto, los organismos menos aptos tienen menos opciones de sobrevivir que los más. Iterar este proceso es lo que se conoce como evolución de las especies. Entre los años 1950 y 1960 una serie de científicos comenzaron a estudiar de manera independiente la evolución de las especies, con la idea de que podría ser usada como herramienta de optimización y búsqueda. El proceso consiste en crear aleatoriamente una población de candidatos a un problema. Luego cada individuo es evaluado y ordenado dependiendo de su resultado. Los individuos más aptos (mejor evaluados) tendrán más opciones de cruzarse que los menos. Por lo tanto su ADN (digital) se propagará más rápido por la población. Con esto, la media de resultado de la población mejora con cada generación del AG. Los Algoritmos Genéticos fueron inventados por John Holland entre los años 1960 y 1970. Su objetivo general fue estudiar el fenómeno de adaptación que ocurre en la naturaleza y desarrollar las vías en el cuál estos mecanismos de adaptación natural pueden ser importados a sistemas computacionales.This research is the development of a series of genetic algorithms (GAs) applied to different scales of architecture. The aim is to develop a series of applied GAs to optimize the architecture and propose designs. Darwin's natural selection, suggests that the environment can encourage or discourage the reproduction of organisms depending on their characteristics. The descendants of the organisms inherit some of their characteristics and properties that determine their adaptation to the environment. Therefore, the less organisms fit have fewer options to survive than the most. Iterate this process is what is known as evolution of species. Between 1950 and 1960 a number of scientists began to study independently the evolution of species, with the idea that could be used as an optimization and search tool. The process involves randomly creating a population of candidates for a problem. Then each individual is evaluated and order depending on its outcome. The fittest (best rated) will crossover more options than less. Therefore its DNA (digital) will spread more quickly through the population. Because of this, the population average result improves with each generation of GA. Genetic algorithms were invented by John Holland around 1960 and 1970. The objective was to study the natural phenomenon of adaptation and develop ways in which these natural adaptive mechanisms can be imported into computer systems.Universitat Politècnica de CatalunyaMonedero Isorna, Javier20112011-01-2720132013-04-09doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06VoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/94774https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-94774reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/947742026-05-27T15:37:01Z
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